Diseño e implementación de una neurona de impulsos en hardware reconfigurable

Abstract

El documento presenta el diseño e implementación de una neurona de impulsos capaz de replicar trece de los veinte comportamientos del modelo simple de Izhikevich utilizando máquinas de estados. Esto con el objetivo de evitar el uso excesivo de recursos al implementarlo en el FPGA. Los trece comportamientos son unidos en un módulo con la opción de elegir el comportamiento deseado en la salida. También se presenta el funcionamiento de la neurona desde el punto de vista biológico, además se explican los diferentes modelos matemáticos que replican los comportamientos de la neurona y el por qué el modelo simple de Izhikevich es la mejor opción. Se detalla el diseño de cada uno de los comportamientos, incluyendo diagramas, tablas de transición de estados, resultados obtenidos de cada comportamiento y resultados una vez que se integran todos los comportamientos en un módulo. Por último se hace una comparación entre la arquitectura diseñada en la tesis “Diseño de una red neuronal de impulsos en hardware”, presentada por Sergio Barrios del Villar y la desarrollada en esta tesis. La implementación se lleva a cabo en un FPGA de XILINX, Spartan3A XC3S400A FT256, utilizando lenguaje de descripción de hardware VHDL.